Checklist voor een goed conversie attributie systeem voor radio en tv

[Blog door Niels Bruinsma] Sinds enige tijd zijn er verschillende systemen in de markt die zeggen dat ze conversie attributie in kaart kunnen brengen voor radio en tv. Naast de systemen die door onderzoeksbureaus zijn ontwikkeld, zijn ook exploitanten steeds actiever op deze markt met eigen of aangekochte modellen, welke allemaal claimen de waarde van adverteren te kunnen berekenen. Onderstaand een checklist met mijn persoonlijke voorkeuren, die tenminste voor discussie kan zorgen in de bespreking van een model.

Ten eerste is het van belang welke effecten aan de media-inzet (in dit geval radio of tv) toe te schrijven zijn. Over het algemeen betreffen dit slechts de zogenaamde ‘pull-visits’, dus een combinatie van direct verkeer, SEA en SEO. Je zou nog kunnen overwegen om bij de laatste twee bronnen alleen de branded searches mee te nemen. De kans dat deze door een mediacontact tot stand gekomen zijn is immers aanmerkelijk.

Verder is het van belang dat de juiste tijdsspanne voor websitebezoek in acht wordt genomen, in principe houden wij altijd 10 minuten na uitzending van het mediacontact aan. Uiteraard geteld vanaf het exacte moment van uitzending (post-buy uitzendschema) en tellen we alleen de live gekeken GRP’s, dus niet de currency (live +6 dagen).

Omdat we appels met appels willen vergelijken is het van belang om de contacten op een brede doelgroep (bijvoorbeeld 18+) te berekenen, immers is het verkeer op de website ook niet gefilterd op een RTV inkoopdoelgroep.

Vervolgens behoort een goed model te kunnen filteren op voorkomende trends en marktseasonality. Er moet een duidelijk effect van media worden geconstateerd bovenop het effect wat autonoom al zou zijn gerealiseerd. Hiervoor zijn algoritmen nodig die de situatie vlak voor de campagne analyseren en afzetten tegen de huidige situatie, zodat deze autonome stroom aan traffic van het totaal afgetrokken kan worden op iedere tijdseenheid. Alleen dan krijg je het daadwerkelijk geattribueerde effect inzichtelijk.

Om te optimaliseren naar de meest kostenefficiënte inzet moet er aan iedere spot een netto bedrag gehangen worden, wat gezien de bovenstaande variabelen nog best een probleem kan zijn (live gekeken & brede doelgroep). De kostenverdeling op basis van de oorspronkelijke inkoopdoelgroep geeft de beste resultaten.

De toewijzing van websitebezoeken aan een spot dient te gebeuren met behulp van een algoritme, want er kunnen meerdere spots op ongeveer hetzelfde tijdstip uitgezonden zijn. Door middel van modellering van alle resultaten kan een algoritme iedere spot/zender/tijdvak de juiste weging meegeven. Rechtlijnige toewijzing aan de grootste zender is zeker geen optie

In de weergave is het ons inziens van belang om de juiste volgorde van publiceren van de resultaten aan te houden. Dit begint met de contacten, vervolgens het aantal geattribueerde bezoeken en daarna de kosten per geattribueerd bezoek per spot/zender/tijdvak of een andere uit te splitsen waarde. De visuele weergave is sowieso een aandachtspunt in de meeste systemen die wij hebben gezien.

Het zou erg zinvol zijn om ook een potentieberekening weer te geven. Dus hoeveel mediadruk zou men kunnen toevoegen aan een bepaalde zender voordat er een overload plaatsvindt. Vaak ligt deze duiding echter bij de adviserende partij, want iedere wijziging heeft consequenties en vaak liggen verhoudingen vast in contracten. Het is aan de adviserende partij om de balans te vinden tussen conversie op detailniveau en breed bereik voor een juiste campagneopbouw.

Laatste punt is de autoriteit van de onderzoeksdata. Persoonlijk blijf ik voorstander van een gecertificeerd onderzoeksbureau als afzender, anders blijft het toch een beetje ‘de slager die zijn eigen vlees keurt’, ‘wij van WC-eend’ etc…

Niels Bruinsma is strategisch directeur bij ABOVO Media